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话题重复度控制(presence_penalty) -2~2 0 话题重复度控制主要用于控制模型输出的话题重复程度。 参数设置正值,模型倾向于生成新的、未出现过的内容;参数设置负值,倾向于生成更加固定和统一的内容。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 为
SearchTool()); } 静态工具和动态工具的注册方式相同,通过addTool接口进行注册。 通过setMaxIterations可以设置最大迭代次数,控制Agent子规划的最大迭代步数,防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-
5。实际训练过程中,行业数据和通用数据和的配比需要根据具体情况进行权衡,需要通过多次训练进行调整,既要考虑模型的通用能力,也要考虑模型在特定领域的性能。 创建一个训练数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。 图1 数据管理 在创建数据集弹出框中选
加幽默。 多工具混合调用:AI助手可以集成不同功能的工具来解决问题,这使得AI助手能够处理各种复杂的任务。 统一调用入口:AI助手通过一个统一的问答入口,即可解决多种问题,这使得用户可以在一个地方就能完成所有的任务。 有效分发业务问题:AI助手可以根据用户的需求和工具的定位,自动
自监督训练: 不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学
import LLMParamConfig from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs # 设置SDK使用的配置文件 os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" # 初始化LLMs
用户的实际需求。这种智能化、个性化的服务体验不仅减少了转人工的频率,还提升了用户满意度。 创意营销 在创意营销领域,企业常常需要投入大量的时间和资源来撰写吸引人的营销文案。然而,传统的人工撰写方式不仅效率低下,还受到写手个人素质的影响。盘古大模型的应用为这一问题提供了创新的解决方案。
自监督训练: 不涉及 有监督微调: 该场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 6 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学
高质量内容。 推理速度快 盘古大模型采用了高效的深度学习架构和优化算法,显著提升了推理速度。在处理请求时,模型能够更快地生成结果,减少等待时间,从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中,如在线客服和智能推荐,盘古大模型能够迅速提供准确的结果。
型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为:最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。
获取模型调用API地址 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 在“概览 > 服务列表”中选择需要调用的模型,并单击操作列的“调用路径”。 图2 服务概览页面 在弹窗中可获取
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将提示词发布至“提示词管理”中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程名称,跳转工程任务下候选提示词页面。
开通API 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮
发布数据集 刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。
采用INT8的压缩方式,INT8量化可以显著减小模型的存储大小与降低功耗,并提高计算速度。 模型经过量化压缩后,不支持评估操作,但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”,进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩
pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMConfig, LLMParamConfig # 初始化Prompt模板对象 prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a {{adjective}}
是否可用于训练 >=80% 绿色 可用 >=40% 黄色 预警,需要优化数据 <40% 红色 告警,需要优化数据 (可选)当“我的数据集”的OBS数据发生变更时,可以单击右上角“检测”按钮重新校验数据集,也可以在“我的数据集”页签中,单击操作栏中的“更多 > 检测”,重新校验数据集。
docker 在服务器执行如下命令,判断edge agent是否安装成功。 hdactl info 配置hda.conf配置文件信息(可选) 登录nfs服务节点,执行如下命令: vi /etc/hilens/hda.conf 增加如下配置: hilens.nfs.server.ip=192